Välkommen till kursen

Maskininlärning med caret i R

Max Kuhn

Software Engineer at RStudio and creator of caret

Övervakad inlärning

En bild av en blomma och en faktura märkt "past due".

Två typer av prediktiva modeller
- Klassificering ⇒ Kvalitativ
- Regression ⇒ Kvantitativ
Använd mätvärden för att utvärdera modeller
- Kvantifierbara
- Objektiva
Root Mean Squared Error (RMSE) för regression

Vanligt att beräkna RMSE inom urvalet
- Alltför optimistiskt
- Leder till överanpassning
Bättre att beräkna fel utanför urvalet (som i caret)
- Simulerar verklig användning
- Hjälper till att undvika överanpassning

# Fit a model to the mtcars data
data(mtcars)
model <- lm(mpg ~ hp, mtcars[1:20, ])

# Predict in-sample
predicted <- predict(
  model, mtcars[1:20, ], type = "response"
)

# Calculate RMSE
actual <- mtcars[1:20, "mpg"]
sqrt(mean((predicted - actual) ^ 2))

3.172132

Maskininlärning med caret i R